iai-mcp: 세션 간 지속적인 OpenClaw 메모리를 위한 로컬 데몬
새로운 OpenClaw 세션을 시작할 때마다 컨텍스트가 없는 불편함에 한 개발자가 iai-mcp를 만들었습니다. 이는 로컬 데몬으로 세션 간 대화 메모리를 유지합니다. 5개월간 매일 사용한 후, MIT 라이선스로 오픈소스화되었습니다.
작동 방식
- 세 가지 메모리 계층: 캡처된 대화를 최신성과 관련성별로 정리하며, 기기가 유휴 상태일 때 백그라운드에서 통합합니다.
- 로컬 신경 임베딩: 모든 처리는 기기 내부에서 이루어지며, 외부로 데이터가 전송되지 않습니다.
- AES-256 암호화: 저장 데이터는 암호화됩니다.
- 자동 컨텍스트 주입: 새 세션 시작 시 관련 메모리가 컨텍스트로 제공되므로, OpenClaw에게 수동으로 기억을 요청할 필요가 없습니다.
성능 수치
- 그대로 재현율 99% 이상
- 검색 지연 시간 100ms 미만
- 세션 시작 토큰 비용 3,000 토큰 미만
실제 사용
저자는 1월부터 iai-mcp를 실행 중이며, 명시적인 지시 없이도 시스템이 코딩 스타일, 프로젝트 구조, 선호도를 학습했다고 보고합니다. 저장소에는 직접 수치를 확인할 수 있는 벤치마크 도구가 포함되어 있습니다.
저장소: https://github.com/CodeAbra/iai-mcp
📖 전체 출처 읽기: r/clawdbot
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